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鸿海、辉达合作DGX SuperPOD应用 AI训练性能提升2.48倍

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鸿海(2317-TW)与辉达(NVIDIA)(NVDA-US)合作,导入NVIDIA DGX SuperPOD及DGX GB200系统,加速自研大型语言模型FoxBrain训练,1200亿参数模型的训练速度较过去采用H100的方案提升2.48倍,在12天内处理1兆Tokens,进一步强化AI模型训练能力,推动AI技术导…

(摘自原文导言,非改写)

新闻正文

完整中文翻译制作中,以下为原文。

鸿海(2317-TW)与辉达(NVIDIA)(NVDA-US)合作,导入NVIDIA DGX SuperPOD及DGX GB200系统,加速自研大型语言模型FoxBrain训练,1200亿参数模型的训练速度较过去采用H100的方案提升2.48倍,在12天内处理1兆Tokens,进一步强化AI模型训练能力,推动AI技术导入全球制造据点。

通过NVIDIA DGX SuperPOD搭配NVIDIA Blackwell架构及NVLink交换器,可集成多颗GPU的运算资源,加速大型AI模型训练。鸿海以此为基础训练FoxBrain,并进一步结合工业数据与多模态推理能力,发展视觉语言模型,将AI应用延伸至制造、电动车及智能城市等领域。

在模型训练性能方面,鸿海采用DGX SuperPOD训练1200亿参数模型,速度较先前以H100为基础的解决方案提升2.48倍;此外,通过DGX SuperPOD在12天内处理1兆个Tokens,支持FoxBrain模型持续训练及多模态能力发展。

除了提升模型训练性能,鸿海也将AI导入生产管理流程,通过自动化生产调度系统(APS)减少工厂调度工时25%,降低生产规划的人力负担。在射出成型制程方面,运用AI优化制程设置参数,将制程切换相关工程工作量降低50%,提升生产流程效率。

在产线品质管理方面,鸿海运用AI分析SMT产线问题,已针对超过20项主要缺陷根因进行改善,异常改善率逾90%。通过AI模型分析及即时决策能力,将AI应用延伸至制造现场,协助辨识产线异常原因,并提升问题处理效率。

鸿海也运用NVIDIA Mission Control管理AI运算资源,支持全球超过200个厂区的AI工作负载调度,并结合NVIDIA Run及NIM微服务,提升AI模型部署弹性。此外,鸿海采用NVIDIA RTX PRO服务器,支持工厂数字孪生仿真及AI代理工作流程,通过NVIDIA Omniverse与Isaac仿真机器人及生产环境,协助产线验证与拷贝,加速AI技术导入全球制造据点。

鸿海也将持续与辉达合作,推动AI在智能制造、智能电动车及智能城市等领域的应用,并通过AI Token生态系与开放式代理框架,协助企业发展客制化AI代理,扩大AI技术在产业的应用。

引用级事实单元(F-Units)

鸿海(2317-TW)与辉达(NVIDIA)(NVDA-US)合作,导入NVIDIA DGX SuperPOD及DGX GB200系统,加速自研大型语言模型FoxBrain训练,1200亿参数模型的训练速度较过去采用H100的方案提升2.48倍,在12天内处理1兆Tokens,进一步强化AI模型训练能力,推动AI技术导入全球制造据点。

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在模型训练性能方面,鸿海采用DGX SuperPOD训练1200亿参数模型,速度较先前以H100为基础的解决方案提升2.48倍;此外,通过DGX SuperPOD在12天内处理1兆个Tokens,支持FoxBrain模型持续训练及多模态能力发展。

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除了提升模型训练性能,鸿海也将AI导入生产管理流程,通过自动化生产调度系统(APS)减少工厂调度工时25%,降低生产规划的人力负担。

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在射出成型制程方面,运用AI优化制程设置参数,将制程切换相关工程工作量降低50%,提升生产流程效率。

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在产线品质管理方面,鸿海运用AI分析SMT产线问题,已针对超过20项主要缺陷根因进行改善,异常改善率逾90%。

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常见问题(FAQ)

這則新聞的重點是什麼?

鸿海(2317-TW)与辉达(NVIDIA)(NVDA-US)合作,导入NVIDIA DGX SuperPOD及DGX GB200系统,加速自研大型语言模型FoxBrain训练,1200亿参数模型的训练速度较过去采用H100的方案提升2.48倍,在12天内处理1兆Tokens,进一步强化AI模型训练能力,推动AI技术导入全球制造据点。

原文提到哪些關鍵數字?

在模型训练性能方面,鸿海采用DGX SuperPOD训练1200亿参数模型,速度较先前以H100为基础的解决方案提升2.48倍;此外,通过DGX SuperPOD在12天内处理1兆个Tokens,支持FoxBrain模型持续训练及多模态能力发展。 除了提升模型训练性能,鸿海也将AI导入生产管理流程,通过自动化生产调度系统(APS)减少工厂调度工时25%,降低生产规划的人力负担。

這則新聞的原始出處與發布時間?

原始出處:鉅亨網(https://news.cnyes.com/news/id/6637592)。原文發布時間:2026-10-26。